# 臺灣博碩士論文加值系統

(34.204.180.223) 您好！臺灣時間：2021/07/31 17:24

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 本篇論文主要研究現狀數據資料下貝氏對勝算比之存活分析，我們用伯氏多項式來描述勝算比，使用貝氏方法對現狀數據之勝算比之估計，其計算方面使用馬可夫鏈蒙地卡羅法－M-H演算法-遞增之演算法和凹口向下之演算法來估計比較，並且在模擬方面我們有不錯的表現，而且也符合大樣本理論，呈現在論文中以供讀者及學者專家參考及指正。
 In this paper, we mainly study the survival analysis of the odds rate of current status data via using the method of Bayesian estimation .At first, we describe the odds rate by Bernstein Polynomials and then analyze the odds rate of current status data by the method of Bayesian estimation.Second, the method of Markov Chain Monte Carlo ,M-H algorithm, algorithms of increasing and downward curved notch, are applied to estimate.To sum up, we can attain good performance in computation simulation which satisfies the large sample theory. The conclusion presented in this paper is provided as the reference for all readers and scholars. All of your comments are appreciated.
 目錄摘要 IAbstract II致謝詞 III目錄 IV表目錄 V圖目錄 VI1. 緒論 12. 勝算比使用Bernstein 多項式描述 23. 資料介紹及其貝氏推論 33.1 現狀數據 33.2 概似函數 33.3.1 事前分佈 43.3.2 事後分佈 44. 演算法 54.1 馬可夫鏈蒙地卡羅法─M-H演算法(Metropolis-Hastings) 54.1.1 遞增之演算法 54.1.2 凹口向下且遞增之演算法 65. 模擬 75.1 生成資料 75.2 模擬結果 86. 討論及建議 157. 參考文獻 16 表目錄Table 1：n=200模擬所得平均 8Table 2：n=50模擬所得平均 8 圖目錄Figure 1 Algorithm1.N=200 9Figure 2 Algorithm2.N=200 10Figure 3 current data,N=200 11Figure 4 Algorithm1.N=50 12Figure 5 Algorithm2.N=50 13Figure 6 current data,N=50 14
 [1 ]W. Q. Fang ” Bayesian Survival Analysis for Current Status Data ”.Department of Applied Mathematic, Chung Yuan Christian University,master thesis 2007.[2 ]I.S. Chang , C.A. Hsiung , Y.J. Wu , C.C. Yang ” Bayesian Survival Anal-ysis Using Bernstein Polynomials ” , Scandinavian Journal of Statistics2005[3 ]G. Casella , R.L. Berger ” Statistical inference ” , Duxbury Press 1990.[4 ]Christian P. Robert, George Casella ” Monte Carlo Statistical Methods” Springer 1999[5 ]P. Green ” Reversible jump Markov chain Monte Carlo computation andBayesian model determination ”
 國圖紙本論文
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 1 貝氏對區間限制資料下勝算比之研究 2 現狀數據資料下勝算比之研究 3 貝氏對右設限和現狀數據混合資料下勝算比之研究 4 右設限和現狀數據混合資料下勝算比之研究

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